opencv去除面积小的区域_opencv去除小面积区域资源-CSDN文库

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需积分: 37 100 浏览量 2019-05-24 10:41:02 上传评论 1 收藏 1KB ZIP 举报

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，用于处理图像和视频数据。在处理二值图像时，我们经常需要去除面积较小的区域，这是因为这些小区域可能是噪声或者非目标对象，对后续的图像分析和识别任务可能产生干扰。本程序的核心目标就是实现这一功能。二值图像，顾名思义，是由黑（通常是0）和白（通常是255）两种颜色构成的图像，用于表示图像的特定部分。在二值图像中，每个像素的值仅能是0或1，这使得我们可以很容易地识别和分离不同的区域。在处理二值图像时，去除面积小的区域通常是为了保留较大的连通组件，这些组件可能代表我们感兴趣的物体或特征。 OpenCV 提供了一个名为 `findContours` 的函数，该函数可以从二值图像中提取出所有的轮廓，然后我们可以利用这些轮廓信息进行进一步的处理。以下是如何使用 OpenCV 实现去除面积小的区域的基本步骤： 1. **读取图像**：我们需要读取二值图像。可以使用 `imread` 函数，但由于是二值图像，需要设置读取模式为 `IMREAD_GRAYSCALE` 或 `0`。 2. **找到轮廓**：使用 `findContours` 函数，该函数返回一个轮廓列表和一个层次结构。轮廓是图像中边界的一系列连续像素点，层次结构则记录了轮廓之间的嵌套关系。 3. **计算面积**：对于每一个找到的轮廓，我们可以调用 `contourArea` 函数来计算其面积。面积是通过计算轮廓封闭的像素数量得到的。 4. **设定阈值**：定义一个面积阈值，例如，如果一个区域的面积小于这个阈值，我们就认为它是一个小区域，应该被去除。 5. **去除小区域**：遍历所有轮廓，如果某个轮廓的面积小于设定的阈值，就将其从原始图像中移除。这可以通过在原始图像上绘制一个与背景色相同的矩形来实现，覆盖掉这个小区域。 6. **更新图像**：将处理后的图像保存或者显示出来，以确认去除小区域的效果。在提供的文件"去掉黑色面积较小.txt"中，可能包含了实现这个功能的代码示例，可能涉及到对二值图像进行操作，找出并移除小面积的黑色区域。"新建文件夹"可能包含了一些测试图像或结果图像。通过这个过程，我们可以优化图像处理的效率，减少不必要的计算，并且提高后续处理如特征检测、形状匹配等任务的准确性。在实际应用中，这个方法常用于图像分割、目标检测等领域。

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01. CvSeq* contour = NULL; 02. double minarea = 100.0; 03. double tmparea = 0.0; 04.CFileDialog dlg(true); 05.if (dlg.DoModal()==IDOK) 06.{ 07. CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); 08. 09. IplImage* img_src= cvLoadImage(dlg.GetPathName(),CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); 10. IplImage* img_Clone=cvCloneImage(img_src); 11. //访问二值图像每个点的值 12. uchar *pp; 13. //显示原始图像 14. cvNamedWindow("img_src",CV_WINDOW_AUTOSIZE); 15. cvShowImage("img_src", img_src); 16. 17. IplImage* img_dst = cvCreateImage(cvGetSize(img_src),IPL_DEPTH_8U,1); 18. 19. //------------搜索二值图中的轮廓，并从轮廓树中删除面积小于某个阈值minarea的轮廓-------------// 20. CvScalar color = cvScalar(255,0,0);//CV_RGB(128,0,0); 21. CvContourScanner scanner = NULL; 22.scanner = cvStartFindContours(img_src,storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0)); 23. //开始遍历轮廓树 24. CvRect rect; 25. while (contour=cvFindNextContour(scanner)) 26. { 27. tmparea = fabs(cvContourArea(contour)); 28. rect = cvBoundingRect(contour,0); 29. if (tmparea < minarea/*||tmparea>4900*/) 30. { 31. 32. //当连通域的中心点为黑色时，而且面积较小则用白色进行填充 33. pp=(uchar*)(img_Clone->imageData + img_Clone->widthStep*(rect.y+rect.height/2)+rect.x+rect.width/2); 34. if (pp[0]==0) 35. { 36. for(int y = rect.y;y<rect.y+rect.height;y++) 37. { 38. for(int x =rect.x;x<rect.x+rect.width;x++) 39. { 40. pp=(uchar*)(img_Clone->imageData + img_Clone->widthStep*y+x); 41. 42. if (pp[0]==0) 43. { 44. pp[0]=255; 45. } 46. } 47. } 48. } 49. 50. } 51. } 52.cvSaveImage("c:\\temp\\aav.bmp",img_Clone);

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